丁明昌， 李春来， 李红涛， 甘嘉田， 张双庆

(1.新能源与储能运行控制国家重点实验室(中国电力科学研究院有限公司)，北京 100192；2.青海省光伏发电并网技术重点实验室(国网青海省电力公司电力科学研究院)，青海 西宁 810000)

基金项目:国家科技支撑计划(2015BAA09B01)，国网公司科技项目(NY71-16-027)，青海省重点实验室建设专项(2015-Z-Y24)，青海省电力公司科技项目(52280716000D)，中国电科院青年基金项目(5242001600FG)

0 引 言

光伏逆变器是光伏直流电源和交流电源之间的纽带，其可靠性和稳定性直接影响光伏并网发电系统的运行状态[1]。光伏并网逆变器故障的诊断对于发电系统的稳定运行具有重要意义[2]。同时，由于光伏电站多处于偏远地区，占地面积大，运行环境恶劣，设备数量多，特别是随着电站运行年份增长，在电站25 年生命周期内，由于设计局限性、工程隐患、设备老化和环境影响等原因导致的故障越来越频繁，故障实时定位困难，运维工作难度增大。在现有人工运维模式下，故障很难及时被发现，进而可能影响设备寿命，发电量隐性损失增大，电站运维成本高[3]。因此，目前光伏电站设备，尤其是逆变器设备的诊断正在逐步远程化、数字化，通过在线诊断系统降低人工需求，提高诊断实时性[4]。

常见的自动诊断方法主要是针对几个特定的变量进行实时监测，并设置阈值，通过判断实际值是否超限来判断设备是否发生故障，如电池温度、输出功率。而该类方法存在两大挑战，一是阈值的自适应调节：光伏系统的物理特性会伴随气温、辐照度发生变化，诊断系统的阈值设定应伴随外界条件的变化进行有效的自我调节；……